人脸检测点位的模型无法在60pro上推理正确,在之前安卓上是正常的

[lshgw14]

error log | 日志或报错信息 | ログ

context | 编译/运行环境 | バックグラウンド

1、在mate60pro上对比验证推理正确
2、目前通过两种方式进行排查：
a.ncnn基础库在鸿蒙化后本身存在在鸿蒙内核个别测试用例不通过的情况，会显示具体的错误信息，根据错误日志定位到layer层（计算模块，其中包含ncnn的各类算法），但对于ncnn源码不是很了解，需要求助。
b.通过demo打印日志排查出安卓和matepro对比获取值的不同，定位到使用底层ncnn库的具体接口，以及对应的layer层，需求助；

how to reproduce | 复现步骤 | 再現方法

more | 其他 | その他

[nihui]

cpu.cpp get_thread_siblings 返回错误

[leizh007]

我本地测试，在mate60 pro鸿蒙next系统上，编译的时候需要关闭优化

export CXXFLAGS="-O0"
export CFLAGS="-O0"

并且开启使用vulkan，关闭fp16和bf16

net.opt.use_fp16_arithmetic = false;
net.opt.use_packing_layout = false;
net.opt.use_bf16_storage = false;
net.opt.use_vulkan_compute = true;

可以出来大体正确的结果，其他情况下，结果不对，而且耗时会特别高。

[MadHawkEye]

请问是怎么在鸿蒙next上实现ncnn的？可以分享一下教程或者工程源码吗？谢谢！

[leizh007]

请问是怎么在鸿蒙next上实现ncnn的？可以分享一下教程或者工程源码吗？谢谢！

你看readme里有编译鸿蒙上用的so啊，直接编译出来放到鸿蒙中用就好了

[MadHawkEye]

请问是怎么在鸿蒙next上实现ncnn的？可以分享一下教程或者工程源码吗？谢谢！

你看readme里有编译鸿蒙上用的so啊，直接编译出来放到鸿蒙中用就好了

我是按照这个方法做的交叉编译，-DOHOS_STL=c++_static 、-DOHOS_STL=c++_shared 都试了，但是编译出来的是.a静态库文件，不是.sc动态库文件，请问你是怎么编译的？请帮忙po个链接，谢谢！另外问一下你是在linux还是Windows下编译的呢？

[leizh007]

请问是怎么在鸿蒙next上实现ncnn的？可以分享一下教程或者工程源码吗？谢谢！

你看readme里有编译鸿蒙上用的so啊，直接编译出来放到鸿蒙中用就好了

我是按照这个方法做的交叉编译，-DOHOS_STL=c++_static 、-DOHOS_STL=c++_shared 都试了，但是编译出来的是.a静态库文件，不是.sc动态库文件，请问你是怎么编译的？请帮忙po个链接，谢谢！另外问一下你是在linux还是Windows下编译的呢？

额。。。老铁，-DOHOS_STL=c++_static 、-DOHOS_STL=c++_shared你这个链接的是C++的静态库还是C++的动态库啊。。。

我在本地起了个docker，跑的ubuntu20的，用下面这个脚步跑的，路径改成你自己本地的路径

mkdir build && cd build

export CMAKE_FILE_PATH=/home/leizh007/ohos-sdk-windows_linux-public/ohos-sdk/linux/native/build-tools/cmake/bin/cmake
export CMAKE_TOOLCHAIN_FILE_PATH=/home/leizh007/ohos-sdk-windows_linux-public/ohos-sdk/linux/native/build/cmake/ohos.toolchain.cmake

export CXXFLAGS="-O0"
export CFLAGS="-O0"

${CMAKE_FILE_PATH} -DBUILD_SHARED_LIBS=ON \
    -DOHOS_STL=c++_shared \
    -DOHOS_ARCH=arm64-v8a \
    -DOHOS_PLATFORM=OHOS \
    -DNCNN_SHARED_LIB=ON \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
    -DNCNN_VULKAN=ON \
    -DNCNN_SIMPLEOMP=ON \
    -DNCNN_OPENMP=ON \
    -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${CMAKE_TOOLCHAIN_FILE_PATH} .. && make

DEST_DIR=/home/leizh007/ncnn_install
if [ -d ${DEST_DIR} ]; then
    rm -rf ${DEST_DIR}
fi

make install DESTDIR=${DEST_DIR}

[lexuszhi1990]

@leizh007 老铁，我这边把ncnn模型集成进去以后，在最新的IDE DevEco Studio NEXT Developer Beta3/5.0.3.600 上，debug模式下正常跑通了，然后切换到release模式下

，模型推理失败了，表现为耗时几乎为0，不返回结果。

模式	耗时
debug	9.760 ms
release	0.029 ms

关掉代码混淆以后也是这样子，大佬有遇到这种情况吗？

[leizh007]

@leizh007 老铁，我这边把ncnn模型集成进去以后，在最新的IDE DevEco Studio NEXT Developer Beta3/5.0.3.600 上，debug模式下正常跑通了，然后切换到release模式下 ，模型推理失败了，表现为耗时几乎为0，不返回结果。

模式 耗时
debug 9.760 ms
release 0.029 ms
关掉代码混淆以后也是这样子，大佬有遇到这种情况吗？

是这样的。。。我这也是这种现象。。。

[lexuszhi1990]

@leizh007 老铁，我这边把ncnn模型集成进去以后，在最新的IDE DevEco Studio NEXT Developer Beta3/5.0.3.600 上，debug模式下正常跑通了，然后切换到release模式下 ，模型推理失败了，表现为耗时几乎为0，不返回结果。
模式 耗时
debug 9.760 ms
release 0.029 ms
关掉代码混淆以后也是这样子，大佬有遇到这种情况吗？

是这样的。。。我这也是这种现象。。。

那这可就尴尬了，老铁。。本来已经在写交付文档了...

我在想，debug模式， ncnn_opt.use_fp16_arithmetic = false; 如果这个设置的话，我这边就会直接崩溃掉的。 那release模式下，是不是再去配置一些ncnn的参数，就有可能能规避这个问题.....

[nihui]

#5740

[nihui]

fixed in 8105c75

感谢报告